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錢包突然多了幾百聰比特幣 小心是粉塵攻擊|金色百科_FIL:以太坊

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8月16日,區塊鏈數據公司Glassnode在推特上稱,在最近發生的萊特幣“粉塵攻擊”中,受影響的地址達294582個。

事實上早在新聞爆出的一周前,主要加密貨幣交易所幣安就在推特上稱有黑客向萊特幣的使用者們發起了大規模的“粉塵攻擊”。他們監測到有50個地址收到了0.00000546LTC的轉賬。幣安表示雖然用戶目前并不會遭受損失,但是加密貨幣的交易者和持有者應該提高警惕。

由于錢包系統維護 Upbit已暫停BSV存取款:Upbit剛剛發布公告稱,由于正在進行BSV錢包系統維護,Upbit已暫停BSV存取款。[2021/1/28 14:14:09]

那什么是粉塵攻擊呢?

粉塵攻擊指的是一種新型的惡意攻擊活動,黑客和詐騙者將通過向用戶私人錢包中發送多筆少額的代幣,從而造成網絡擁堵。例如A地址轉給B、C、D等10個地址各0.0001btc,這些大量小額交易擁堵在交易隊列中,抬高了手續費并延長了交易確認時間。

數據:火幣 FIL 錢包地址留存456.4萬FIL,超過其他所有交易所之和:據 filfox.info 顯示,截至12月7日17時,火幣 FIL( Filecoin)?錢包地址共有456.4萬FIL,位居FIL 富豪榜第十名,是 FIL 數量排名第一的交易所,超過其他所有交易所地址 FIL 數量之和。

據悉,目前在火幣礦池鎖倉FIL年化獎勵率為25%-45%。市場分析人士認為,自FIL主網上線以來,火幣就已與大半個Filecoin 生態伙伴達成合作,受到Filecoin生態各大社區支持,成為FIL長期的交易主盤和Filecoin最大綜合服務入口。[2020/12/7 14:28:21]

在加密貨幣的世界中,“粉塵”是人們通常可以將其忽略的極少量的貨幣或代幣。就拿比特幣為例,比特幣的最小單位是1satoshi,通常我們將小于幾百satoshis的數量視為粉塵,因為本身交易金額很小,他們的交易費用常常都高于其本身價值。粉塵攻擊最大的危害就是導致比特幣網絡擁堵。

NFT報告:以太坊和WAX幾乎占每日活躍錢包和交易量的100%:10月26日,DappRadar發布第三季度NFT和市場類別行業報告。報告顯示,以太坊和WAX幾乎占每日活躍錢包和交易量的100%;以太坊是2020年第三季度總交易量最大的區塊鏈;以太坊分別產生了NFT和市場類別交易量的96%和92%;在以太坊區塊鏈上運行的關于活躍和交易量貢獻最大的dapp是加密朋克(CryptoPunks)和Rarible;與此同時,GoPepe和AtomicMarket是WAX協議中活躍激增的最大貢獻者。[2020/10/26]

為何會造成比特幣網絡擁堵?主要原因是大量的小額交易會抬高交易手續費,而礦工會選擇交易手續費高的優先打包。例如:有兩種情況,

情況一:小明轉給小紅地址10個btc

情況二:小明轉給小紅、小藍、小艾三個地址各0.0001btc

在這種情況下,礦工會優先選擇情況二進行打包,因為在比特幣網絡中,轉賬手續費與轉賬的金額大小無關,按字節收費。由于情況二轉出的地址多,交易數據的字節數要比情況一的多,所以情況二的手續費要遠高于情況一。這樣礦工優先打包情況二的交易,從而造成粉塵攻擊。

除此之外,詐騙者可以利用粉塵攻擊,追蹤用戶的錢包的動向。一般比特幣用戶并不會太在意錢包中所出現那些極小的金額,所以騙子開始向錢包地址中發送少量的比特幣,進而將這些地址“粉塵化”。

之后騙子們開始追蹤那些已經被粉塵化的錢包中的資金和所有的交易,繼而連接上這些地址,并最后確定這些錢包地址所屬的公司或個人。后來這一方面的理解被用于釣魚攻擊或諸如“我知道你是誰,給我付錢否則我將揭露你的身份”之類的威脅攻擊。

但是如果粉塵資金不被移動,則追蹤者無法與它們建立連接,至此也無法完成錢包或地址擁有者的“去匿名化”。所以我們要時刻注意自己錢包中是否莫名增加了小額的加密貨幣。

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譯者注:提前說明以下信息,也許可以幫助讀者更好地理解本文的內容以及我們在翻譯用詞上的選擇:在以太坊2.0中,驗證者的職責之一是提交attestation.

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據TokenGazer數據分析顯示:截止至8月23日17:00,BTC價格為$10,176.82,市值為$182,082.57M;主流交易所24HBTC交易量約為$684.46M.

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雖然已是處暑天,但午后的北京依然有些炙烤。在位于北四環的蘇州街,卻有一群特殊的人,冒著秋老虎的炙曬,不遠萬里從五湖四海趕來相聚.

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親愛的用戶: 胖比特國際站已上線項目LTONetwork(LTO)并支持LTO/ETH交易對,現已開放交易.

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Overview概述 觀點一:?比特幣依舊被證明不是一種避險資產,它的走勢具有強烈獨立性。觀點二:?比特幣的定價以及價格驅動因素可以用文中提出的模型解釋,且有效性很高,但模型本身依舊具有局限性.

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